Mit Künstlicher Intelligenz zu mehr Prognosequalität

Aachen. Die Stadtwerke-Kooperation Trianel hat in den letzten zwei Jahren ihre Prognose-Infrastrukturen auf eine cloudbasierte IT-Architektur umgestellt und ein eigenes System zur Prognoseoptimierung aufgebaut. Die neue Architektur ermöglicht eine deutlich schnellere Datenverarbeitung und Datenanalyse von standortgenauen Wetterdaten sowie historischen und aktuellen Erzeugungsdaten. „Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz erhöhen wir deutlich die Qualität der Datenanalysen. Alle Daten werden mit selbstlernenden Algorithmen in Echtzeit ausgewertet, so dass für den immer wichtiger werdenden Kurzfristhandel die aktuelle Position und kurzfristige Änderungen der Erzeugung deutlich präziser prognostiziert werden können“, erläutert Dr. Reinhard Klimeck, Bereichsleiter Handel und Portfoliomanagement bei Trianel das neue Prognosetool.

Durch den stetig wachsenden Anteil von erneuerbaren Energien – mit ihrem spezifischen fluktuierenden Einspeiseverhalten – wird die Prognosequalität zu einem immer wichtigeren Erfolgsfaktor für die Direktvermarktung. „Eine hohe Prognosequalität ermöglicht es, die notwendige Ausgleichsenergie zu reduzieren und die Vermarktungskosten signifikant zu senken“, betont Klimeck.

Über ein Jahr hat Trianel das neue System getestet und die einlaufenden Daten stetig analysiert. Nach der erfolgreichen Testphase setzt Trianel die neue Applikation bereits seit Anfang des Jahres zur Optimierung der Direktvermarktung ein. „Die nun mögliche schnelle Datenverarbeitung und Datenverfügbarkeit erlaubt es uns, Informationen schneller auszuwerten als der Markt reagieren kann. Unsere bisherigen Erfahrungen zeigen bereits, dass das neue System deutlich präziser ist und um bis 20 Prozent geringere Abweichungen für die Kurzfristprognose zeigt als herkömmliche Systeme“, stellt Bastian Wurm, Leiter Direktvermarktung bei Trianel fest. Die selbstlernenden Algorithmen werden die in Echtzeit erfolgenden Datenanalysen stetig verbessern, da sich die Datengrundlage kontinuierlich erweitert. „Optimierte Prognosen sind der Schlüssel um handelsseitig und physikalisch die Synchronisation von Erzeugung und Verbrauch zu managen. Unser neues Prognosesystem legt hierbei den Grundstein um spartenübergreifend die Prognosequalität zu erhöhen“, hebt Wurm hervor.

Das System liefert nicht nur genauere Prognosen für den Kurzfristhandel, sondern auch eine wichtige Grundlage für die Entwicklung von Produkten bei zunehmender Marktintegration der Erneuerbaren. Ein Beispiel ist die Stromvermarktung von EE-Anlagen, die aus der EEG-Förderung fallen. „PPAs (Power Purchase Agreements) haben in anderen Ländern gezeigt, dass sie eine Lösung für die Zukunft des Erneuerbarenmarktes sein können. Eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung von PPA-basierten Geschäftsmodellen sind Verfahren zur Bewertung von Portfolioeffekten und Handelsrisiken – dies treiben wir aktiv voran“, so Klimeck.

Innovative Bewertungsverfahren auf der Basis von Künstlicher Intelligenz kommen aber auch der Projektentwicklung von neuen EE-Anlagen zu Gute. „Je besser die Bewertungs- und die Vermarktungsfähigkeiten sind, desto besser können wir die Wirtschaftlichkeit von Anlagen berechnen. Im derzeitigen Ausschreibungsdesign ist dies ein wesentlicher Faktor, um sich durchzusetzen“, ergänzt Herbert Muders, Bereichsleiter Projektentwicklung Onshore bei Trianel.

Die Stadtwerke-Kooperation Trianel bewirtschaftet ein Direktvermarktungsportfolio von rund 3.200 MW. Gemeinsam mit der Trianel Erneuerbaren Energien GmbH und der Trianel Onshore Windkraft GmbH hat Trianel ein Portfolio von 270 MW Windenergie- und PV-Freiflächenanlagen entwickelt.

Ansprechpartner:
Dr. Nadja Thomas, Pressesprecherin
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